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如何進行Tensorflow中模型保存與回收的簡單分析，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
今天要聊得是怎么利用TensorFlow來保存我們的模型文件，以及模型文件的回收（讀取）。剛開始接觸TensorFlow的時候，沒在意模型文件的使用，只要能順利跑通代碼不出bug就萬事大吉，但是隨著接觸的數據量的增加以及訓練時間的增長，萬一中間由于各種原因（比如顯卡線斷了，電源線斷了，手殘點了X。。。，恩，沒錯都是我遇到的問題… ./攤手.sh）意外中斷，而沒有保存模型文件，那一刻想屎的心都有了。
那么問題來了，我們需要重頭開始訓練模型嗎，答案肯定是不用的，當然前提是保存了模型文件。首先說一下這個模型文件通常是二進制格式保存的，那么里面到底是什么東西呢， 其實就是訓練數據的根據網絡結構計算得到的參數值。等我們再需要的時候，直接提取出來就好了。
TensorFlow的模型保存主要由Saver類來控制，接下來我會舉個栗子，來說明怎么使用Saver類。下面的代碼里面我會順便把一些基礎的問題提一下，了解的同學可以直接看最后兩幅圖。
看完上述內容，你們掌握如何進行Tensorflow中模型保存與回收的簡單分析的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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